Autor: Ian King, Bloomberg Compilador: Bai Shui, Golden Finance;

Cuando un nuevo producto prende fuego al mundo de la tecnología, generalmente es un producto de consumo como un teléfono inteligente o una consola de juegos. Este año, los observadores de la tecnología están destacando una parte oscura de la computadora que la mayoría de la gente ni siquiera puede ver. El procesador H100 permite una nueva generación de herramientas de inteligencia artificial que se espera transformen industrias enteras e impulsen a su desarrollador, Nvidia Corp., a una de las empresas más valiosas del mundo. Muestra a los inversores que los rumores en torno a la IA generativa se están traduciendo en ingresos reales, al menos para Nvidia y sus proveedores más importantes. La demanda del H100 fue tan alta que algunos clientes tuvieron que esperar hasta seis meses para recibirlo.

1. ¿Qué es el chip H100 de Nvidia?

Nombrado en homenaje a la pionera de la informática Grace Hopper, el H100 es una versión mejorada de la unidad de procesamiento de gráficos comúnmente instalada en las PC para ayudar a los videojuegos a lograr la experiencia visual más realista posible. Incluye tecnología que convierte grupos de chips Nvidia en unidades individuales que pueden procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos de alta velocidad. Esto lo hace ideal para la tarea que consume energía de entrenar las redes neuronales en las que se basa la IA generativa. La compañía, fundada en 1993, fue pionera en el mercado con inversiones hace casi dos décadas cuando apostó a que la capacidad de trabajar en paralelo algún día haría que sus chips fueran valiosos en aplicaciones más allá de los juegos.

Nvidia H100 Fotógrafo: Marlena Sloss/Bloomberg

2. ¿Qué hace que el H100 sea tan especial?

Las plataformas de IA generativa aprenden a completar tareas como traducir texto, resumir informes y sintetizar imágenes ingiriendo grandes cantidades de material existente. Cuanto más ven, mejor reconocen el habla humana o escriben cartas de presentación. Se desarrollan mediante prueba y error, requiriendo miles de millones de intentos para alcanzar la competencia y consumiendo grandes cantidades de potencia informática en el proceso. Nvidia dice que el H100 es cuatro veces más rápido que el predecesor del chip, el A100, en el entrenamiento de los llamados modelos de lenguaje grande (LLM) y 30 veces más rápido en responder a las indicaciones del usuario. Desde el lanzamiento del H100 en 2023, Nvidia ha anunciado versiones supuestamente más rápidas: el H200 y el Blackwell B100 y B200. Las crecientes ventajas de rendimiento son fundamentales para las empresas que se apresuran a capacitar a sus LLM para que realicen nuevas tareas. Muchos de los chips de Nvidia se consideran clave para el desarrollo de la inteligencia artificial, por lo que el gobierno estadounidense ha restringido las ventas a China del H200 y de varios modelos menos potentes.

3. ¿Cómo se convirtió Nvidia en líder en IA?

La empresa con sede en Santa Clara, California, es líder mundial en chips gráficos, la parte de una computadora que genera las imágenes en la pantalla. El más potente de estos chips consta de miles de núcleos de procesamiento que pueden ejecutar múltiples subprocesos informáticos simultáneamente para modelar representaciones 3D complejas, como sombras y reflejos. Los ingenieros de Nvidia se dieron cuenta a principios de la década de 2000 de que podían reutilizar estos aceleradores de gráficos para otras aplicaciones dividiendo las tareas en partes más pequeñas y procesándolas simultáneamente. Los investigadores de IA han descubierto que al utilizar este tipo de chip, su trabajo finalmente podría volverse práctico.

4. ¿Nvidia tiene competencia real?

Nvidia controla actualmente alrededor del 92% del mercado de GPU para centros de datos, según la firma de investigación de mercado IDC. Los principales proveedores de computación en la nube, como AWS de Amazon.com Inc., Google Cloud de Alphabet Inc. y Azure de Microsoft Corp., están tratando de desarrollar sus propios chips, al igual que sus rivales de Nvidia, Advanced Micro Devices Inc. e Intel Corp. Hasta ahora, estos esfuerzos no han avanzado mucho en el mercado de aceleradores de IA y el creciente dominio de Nvidia se ha convertido en una preocupación para los reguladores de la industria.

5. ¿Cómo se mantiene Nvidia por delante de sus competidores?

Nvidia actualiza sus productos, incluido el software que respalda el hardware, más rápido que cualquier otra empresa. La empresa también diseña una variedad de sistemas de clúster para ayudar a sus clientes a comprar H100 al por mayor e implementarlos rápidamente. Los chips como los procesadores Xeon de Intel son capaces de procesar datos más complejos, pero tienen menos núcleos y son mucho más lentos a la hora de procesar las grandes cantidades de información que normalmente se utilizan para entrenar el software de IA.

6. ¿Cómo se comparan AMD e Intel con Nvidia en chips de IA?

AMD, el segundo mayor fabricante de chips gráficos para computadora, lanzó una versión de su serie Instinct el año pasado en un esfuerzo por acceder a un mercado dominado por los productos de Nvidia. A principios de junio, en el Salón Internacional de Computación de Taipei en Taiwán, la directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, anunció que una versión mejorada de su procesador MI300 AI estaría disponible en el cuarto trimestre y dijo que se lanzarían más productos en 2025 y 2026. Esto muestra que la empresa apuesta por esta área de negocio. Actualmente, Intel está diseñando chips destinados a cargas de trabajo de IA, pero reconoce que la demanda de chips gráficos para centros de datos está creciendo más rápido que las unidades de procesador de servidores que tradicionalmente han sido su punto fuerte. La fortaleza de Nvidia no es sólo el rendimiento de su hardware. La compañía inventó un lenguaje llamado CUDA para sus chips gráficos que les permite programarse para realizar el tipo de trabajo que impulsa los programas de inteligencia artificial.

7. ¿Cuál es el próximo producto que Nvidia planea lanzar?

El producto más esperado es Blackwell, y Nvidia dice que espera ingresos "sustanciales" de la nueva línea de productos este año. Sin embargo, la empresa ha encontrado obstáculos en el proceso de desarrollo que ralentizarán el lanzamiento de algunos productos.

Mientras tanto, la demanda de hardware de la serie H sigue creciendo. El director ejecutivo, Jensen Huang, ha servido como embajador de la tecnología y ha tratado de atraer a gobiernos y empresas privadas para que compren pronto o se arriesguen a quedarse atrás frente a quienes adoptan la inteligencia artificial. Nvidia también sabe que una vez que los clientes elijan su tecnología para sus proyectos de IA generativa, le resultará más fácil venderles actualizaciones que sus competidores que esperan atraer usuarios.